新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體時(shí)空特征與影響因素分析

張李康, 王志強(qiáng)

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院, 烏魯木齊 830000）

由大氣中溫室氣體濃度增加所引起的全球變暖成為當(dāng)前學(xué)者研究的焦點(diǎn), 全球變暖產(chǎn)生的問(wèn)題已經(jīng)嚴(yán)重威脅到人類(lèi)的生存和生活環(huán)境, 為應(yīng)對(duì)全球變暖問(wèn)題, 世界氣象組織和聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署聯(lián)合建立了政府間氣候變化聯(lián)合委員會(huì)（IPCC）[1］, IPCC第四次評(píng)估報(bào)告指出地球上各種生態(tài)系統(tǒng)正在被氣候逐漸變暖所影響[2］。受氣候變暖影響, 中國(guó)年平均地面氣溫已明顯增暖, 中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將 “做好碳達(dá)峰、碳中和工作” 作為2021年的重點(diǎn)任務(wù)之一[3］。

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ), 所排放的溫室氣體僅次于工業(yè)部門(mén), 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中排放的非CO2溫室氣體（即CH4、N2O）占人為排放溫室氣體總量的14%, 其中, 農(nóng)業(yè)排放了84%的N2O 和47%的CH4, 而農(nóng)業(yè)釋放的CO2不到全球人為釋放量的1%[4］, 由此可見(jiàn), 農(nóng)業(yè)已成為溫室氣體重要的來(lái)源, 而相比于CO2, CH4和N2O 具有增溫潛勢(shì)大和減排成本低等特點(diǎn)。對(duì)于中國(guó)作為農(nóng)業(yè)大國(guó)的國(guó)情, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中所排放溫室氣體不容忽視, 分析農(nóng)業(yè)溫室氣體是制定減排對(duì)策的重要切入點(diǎn)。

新疆地處中國(guó)西北邊陲, 干旱半干旱區(qū)的氣候使生態(tài)環(huán)境極為脆弱, 而粗放型的發(fā)展模式加劇了溫室氣體排放, 進(jìn)而導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境的惡化和失衡。作為畜牧業(yè)大省, 同時(shí)也是棉花等大宗農(nóng)產(chǎn)品重要產(chǎn)地, 農(nóng)業(yè)在新疆經(jīng)濟(jì)中的地位尤為凸顯。準(zhǔn)確估算農(nóng)業(yè)源溫室氣體活動(dòng)水平數(shù)據(jù), 在此基礎(chǔ)上把握農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放規(guī)律, 有助于制定合理的減排政策, 以此實(shí)現(xiàn)新疆經(jīng)濟(jì)低碳可持續(xù)、高質(zhì)量的發(fā)展。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)農(nóng)業(yè)源溫室氣體展開(kāi)了一系列的研究, 在農(nóng)業(yè)源溫室氣體測(cè)算方面, 沈亞強(qiáng)等[5］參照《省級(jí)溫室氣體清單編制指南》推薦的核算方法, 從排放源的角度系統(tǒng)性分析了嘉興市2010—2016年農(nóng)業(yè)源溫室氣體的結(jié)構(gòu)特征, 排放源占排放總量比例由高到低依次為種植業(yè)、化肥氮、稻田甲烷和養(yǎng)殖業(yè)；Bell 等[6］在IPCC 清單的基礎(chǔ)上, 考慮了土地利用變化和農(nóng)用地排放, 測(cè)算了蘇格蘭1990—2010 年碳排放量；張耀民等[7］采用IPCC 清單法核算了1987—1990 年中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中甲烷排放量, 甲烷排放核算包括稻田、家畜飼養(yǎng)和農(nóng)業(yè)殘留物；張金鑫等[8］用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜、農(nóng)用柴油、農(nóng)業(yè)播種面積、農(nóng)業(yè)灌溉面積等6 類(lèi)碳源測(cè)算了湖北省1993—2017 年的農(nóng)業(yè)碳排放量；那偉等[9］根據(jù)《省級(jí)溫室氣體清單編制指南》編制了吉林省2000—2014 年農(nóng)業(yè)溫室氣體清單, 結(jié)果表明, 吉林省溫室氣體排放量由1 927.94 萬(wàn)t CO2-eq 增長(zhǎng)到2 445.25 萬(wàn)t CO2-eq, 經(jīng)歷了快速上升、快速下降和緩慢上升3 個(gè)階段, 其中, 農(nóng)用地是溫室氣體最主要排放源, 依據(jù)吉林省農(nóng)業(yè)溫室氣體排放量和氣體結(jié)構(gòu), 從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)角度提出了減排對(duì)策。

在關(guān)于農(nóng)業(yè)源溫室氣體實(shí)證研究方面, 國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同視角出發(fā), 運(yùn)用脫鉤模型、Kaya 模型、EKC 假說(shuō)分析了農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同關(guān)系, Vinuya 等[10］計(jì)算了1990—2004 年美國(guó)每個(gè)州的溫室氣體排放量, 使用LMDI 將碳排放影響因素分解為單位礦石燃料效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng), 他指出能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠充分控制碳排放；田云等[11］利用耦合協(xié)調(diào)模型與Tapio 脫鉤模型探討了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互關(guān)系及演化特征, 結(jié)果表明, 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)碳排放之間以弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤為主, 說(shuō)明多數(shù)情況下農(nóng)業(yè)碳排放的增長(zhǎng)速度要小于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì), 可見(jiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶節(jié)能減排工作取得了一定的成效。

《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》[12］（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《指南》）是國(guó)家發(fā)改委參考IPCC 推薦的方法編制, 因其具有普適性和權(quán)威性, 本研究采用《指南》作為清單編制方法, 估算新疆2009—2019 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量；基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)剖析新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體時(shí)空變化規(guī)律；運(yùn)用脫鉤模型分析新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體脫鉤特征, 預(yù)測(cè)新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體2030、2050 年排放情況；采用Kaya 模型和LMDI分解探究新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體驅(qū)動(dòng)因素, 以期為新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體減排提供信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1 研究方法

1.1 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放核算方法

根據(jù)《指南》, 本研究將新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體核算分為4 個(gè)部分, 分別為稻田甲烷排放、農(nóng)用地氧化亞氮排放、動(dòng)物腸道發(fā)酵排放、動(dòng)物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放[12］, 核算完成后, 為便于分析, 分別將CH4和N2O 根據(jù)轉(zhuǎn)化系數(shù)轉(zhuǎn)化為當(dāng)量CO2（CH4和N2O 轉(zhuǎn)化為二氧化碳, 系數(shù)分別為21 和310）, 計(jì)算公式如下：

式中,E為農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放總量（萬(wàn)t CO2-eq）；ECH4和EN2O分別為甲烷排放總量和氧化亞氮排放總量；αi為CH4和N2O 轉(zhuǎn)化當(dāng)量CO2的轉(zhuǎn)化系數(shù)；EFi和βi分別為第i種排放源的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)以及排放因子。其中, 關(guān)于排放源的界定, 新疆由于其特殊的氣候條件, 水稻種植類(lèi)型以單季稻為主；核算農(nóng)用地N2O 時(shí), 主要考慮水稻、小麥、玉米、豆類(lèi)、油菜、棉花、薯類(lèi)、甜菜、蔬菜等9 類(lèi)主要農(nóng)作物；根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和新疆實(shí)際情況, 動(dòng)物腸道發(fā)酵和糞便管理選取牛、羊、馬、驢、騾、駱駝、豬作為核算對(duì)象。秸稈還田率, 動(dòng)物飼養(yǎng)方式比例參考《2015 年新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域溫室氣體清單報(bào)告》以及新疆各地市州2018 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域溫室氣體清單, 排放因子皆選取《指南》中推薦的排放因子進(jìn)行核算。

1.2 農(nóng)業(yè)源溫室氣體強(qiáng)度核算方法

農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度是衡量區(qū)域?qū)用鏅M向?qū)Ρ刃陆鞯厥兄蒉r(nóng)業(yè)源溫室氣體排放空間格局差異的重要指標(biāo), 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度（C）計(jì)算公式如下：

式中,C為當(dāng)年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度（萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）；E和G分別為當(dāng)年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值。

本研究借鑒相關(guān)文獻(xiàn), 采用均值離差法對(duì)新疆各地市州2019 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度進(jìn)行分區(qū), 以2009 年新疆14 個(gè)地市州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度數(shù)據(jù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差為基準(zhǔn), 分為低排放區(qū)（＜0.53萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）；較低排放區(qū)（0.53 萬(wàn)～0.54 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）；中排放區(qū)（0.54 萬(wàn)～1.07 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）；較高排放區(qū)（1.07 萬(wàn)～1.61 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）；高排放區(qū)（＞1.61 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元）4 個(gè)區(qū)域。

1.3 Tapio 脫鉤模型

脫鉤理論由OCED 提出, 常用于衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系, 后被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域[13］。Tapio 脫鉤模型是目前研究碳排放和經(jīng)濟(jì)脫鉤關(guān)系的主流研究方法, 相比于OCED 脫鉤模型, Tapio 具有客觀性、準(zhǔn)確性等優(yōu)勢(shì), 并且克服了OCED 脫鉤模型基期選擇上的困難[14］。本研究參考前人的研究方法, 選用Tapio 脫鉤模型動(dòng)態(tài)分析新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系, 公式如下：

式中,e為脫鉤彈性；En和Gn為n年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；En-1和Gn-1為n-1 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；ΔE和ΔG為農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放變化量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變化量。參考文獻(xiàn)[15］的研究成果, 以脫鉤彈性數(shù)值大小為依據(jù)劃分脫鉤狀態(tài), 具體分為8 個(gè)類(lèi)別, 如表1 所示。

表1 Tapio 脫鉤彈性模型類(lèi)別

1.4 Kaya 模型和LMDI分解法

Kaya 模型最早由日本學(xué)者Kaya[16］提出, 是通過(guò)數(shù)學(xué)模型將影響碳排放的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素分解為結(jié)構(gòu)因素、經(jīng)濟(jì)因素、勞動(dòng)力因素的恒等式, 是目前探究碳排放影響因素較為主流的方法, 公式如下：

式中,E是溫室氣體排放總量；H是能源消費(fèi)總量；G代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；CI、EI、G和P分別表示結(jié)構(gòu)因素、效率因素、結(jié)構(gòu)規(guī)模因素和人口因素[17］。

對(duì)數(shù)平均迪氏分解法（LMDI）可以在Kaya 恒等式的基礎(chǔ)上分析各因素影響農(nóng)業(yè)源溫室氣體的作用機(jī)制。LMDI 分解法是由學(xué)者Ang[18］首先提出, 與其他方法相比, 該方法克服了殘差處理不當(dāng)?shù)葐?wèn)題, 公式如下：

式中,E表示農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放總量（萬(wàn)t CO2-eq）；A代表種植業(yè)產(chǎn)值和畜牧業(yè)產(chǎn)值（億元）；G代表農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（億元）；EI、AI、GI和P分別代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平因素、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模因素。

LMDI的 “加和分解” 可以將各因素聯(lián)系起來(lái), 較為清晰地將影響因素以求和的數(shù)學(xué)公式表現(xiàn)出來(lái), 公式如下：

式中, ΔE表示目標(biāo)年與基期年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放變化量；Et和En分別表示目標(biāo)期和基期農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量；ΔEI表示目標(biāo)年與基期年因農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率引起的農(nóng)業(yè)源溫室氣體變化量；ΔAI表示目標(biāo)年與基期年因農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素引起的溫室氣體變化量；ΔGI表示目標(biāo)年與基期年因農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平因素引起的溫室氣體變化量：ΔP表示因農(nóng)業(yè)人口規(guī)模引起的溫室氣體變化量, 各變量具體公式如下：

1.5 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放預(yù)測(cè)方法

利用Tapio 脫鉤模型衡量新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤彈性和依賴(lài)程度, 借鑒相關(guān)研究成果[19, 20］, 選取2015—2019 年新疆經(jīng)濟(jì)增速與脫鉤彈性的最大值、平均值、最小值, 設(shè)置不同情景, 以2019 年為基準(zhǔn)年, 預(yù)測(cè)新疆2030、2050 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放情況, 公式如下：

式中,t為脫鉤彈性；VE和VG分別為新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體預(yù)期排放增速和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)期增速；En和E2019分別為n預(yù)測(cè)年農(nóng)業(yè)源溫室氣體預(yù)期排放量和2019 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量；m代表預(yù)測(cè)年與基期年年份間隔數(shù)。

1.6 情景設(shè)置

中國(guó)明確提出節(jié)能減排遠(yuǎn)景目標(biāo), 即力爭(zhēng)2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰, 2050 年實(shí)現(xiàn)碳中和, 該目標(biāo)離不開(kāi)各省市以及各行業(yè)的共同努力, 準(zhǔn)確地核算以及預(yù)測(cè)各省市各行業(yè)的溫室氣體排放量對(duì)于節(jié)能減排政策的彈性制定具有重要意義。本研究通過(guò)選取2015—2019 年農(nóng)牧業(yè)總產(chǎn)值增速及脫鉤彈性以確定農(nóng)牧業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)期增速和脫鉤彈性, 并設(shè)置3 種代表性較強(qiáng)的組合進(jìn)行情景分析, 即高情景：農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值增速最大值, 脫鉤彈性最大值；中情景：農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值增速平均值, 脫鉤彈性平均值；低情景：農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值最小值, 脫鉤彈性最小值。以2019 年為基準(zhǔn)年, 基于省級(jí)尺度預(yù)測(cè)2030 年和2050 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放總量。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所涉及水稻種植面積、農(nóng)用物資消耗、主要農(nóng)作物種植面積、牲畜存欄量、種植業(yè)和與畜牧業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、鄉(xiāng)村人口等相關(guān)數(shù)據(jù)皆來(lái)自2009—2020 年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中, 復(fù)合肥含氮比例、秸稈還田率、飼養(yǎng)方式比例參考《2015 年新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域溫室氣體清單報(bào)告（農(nóng)業(yè)）》?？紤]到價(jià)格影響因素, 將相關(guān)產(chǎn)值折算可比價(jià)進(jìn)行分析, 以2009 年為價(jià)格基期。

3 結(jié)果與分析

3.1 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體時(shí)序特征分析

從圖1 可知, 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體由2009 年的2 111 萬(wàn)t CO2-eq 上升至2019 年的2 644 萬(wàn)t CO2-eq, 增長(zhǎng)了25.25%, 年均增長(zhǎng)率為2.28%。新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量變化趨勢(shì)呈波動(dòng)上升和平穩(wěn)上升2 個(gè)階段：2009—2014 年為波動(dòng)上升階段, 農(nóng)業(yè)源溫室氣體由2009 年的2 111萬(wàn)t CO2-eq 上升至2014 年的2 441 萬(wàn)t CO2-eq, 增長(zhǎng)了15.63%, 年均增長(zhǎng)率為2.95%, 波動(dòng)上升階段的主要特征是農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量增長(zhǎng)速度較大。其中, 從新疆2009—2014 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放結(jié)構(gòu)來(lái)看, 稻田甲烷排放、農(nóng)用地氧化亞氮排放、動(dòng)物腸道甲烷排放和動(dòng)物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放（養(yǎng)殖業(yè)排放）年均增長(zhǎng)率分別為1.42%、4.97%、1.59%、2.46%, 與其他排放源年均增長(zhǎng)率相比, 農(nóng)用地氧化亞氮排放最高, 其次是養(yǎng)殖業(yè)排放。該階段農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量大幅增長(zhǎng)主要?dú)w因于新疆特色林果業(yè)、棉花等經(jīng)濟(jì)作物結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致了種植面積的增加, 而對(duì)于當(dāng)時(shí)農(nóng)業(yè)科技水平較低的新疆來(lái)說(shuō), 加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素化肥、農(nóng)藥的投入來(lái)提高產(chǎn)量, 成為農(nóng)戶較好的選擇, 值得注意的是, 2014 年是波動(dòng)上升和平穩(wěn)上升2 個(gè)階段的分界點(diǎn), 2014 年環(huán)比增速波動(dòng)的幅度非常大, 主要是因?yàn)?014 年出臺(tái)的一系列農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策, 反映出了當(dāng)時(shí)新疆高投入高產(chǎn)出的生產(chǎn)現(xiàn)狀, 同時(shí)牲畜養(yǎng)殖數(shù)量的不斷增加也成為了農(nóng)業(yè)源溫室氣體增長(zhǎng)的一個(gè)主要貢獻(xiàn)點(diǎn)。2014—2019 年為平穩(wěn)上升階段, 農(nóng)業(yè)源溫室氣體從2014 年的2 441 萬(wàn)t CO2-eq 上升至2019年的2 644 萬(wàn)t CO2-eq, 增長(zhǎng)了8.32%, 年均增長(zhǎng)率為1.61%, 從農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放結(jié)構(gòu)來(lái)看, 稻田甲烷排放、農(nóng)用地氧化亞氮排放、動(dòng)物腸道甲烷排放和動(dòng)物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放年均增長(zhǎng)率分別為-5.18%、0.89%、2.2%、-0.67%, 相比于波動(dòng)上升階段, 平穩(wěn)上升階段農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量的增長(zhǎng)明顯放緩, 該階段以山羊、綿羊?yàn)榇淼男竽翗I(yè)成為農(nóng)業(yè)源溫室氣體新的增長(zhǎng)點(diǎn), 而種植業(yè)所引起的溫室氣體排放年均增長(zhǎng)率相比于波動(dòng)上升階段有了大幅下降。一方面, 新疆是畜牧業(yè)生產(chǎn)大省, 國(guó)家一號(hào)文件中一系列的 “支農(nóng)惠農(nóng)” 政策極大地激發(fā)了新疆農(nóng)戶牲畜飼養(yǎng)的熱情, 因此, 飼養(yǎng)牲畜所產(chǎn)生的溫室氣體逐年增加, 另一方面, 國(guó)家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和一號(hào)文件推進(jìn)了新疆農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的步伐, 生產(chǎn)效率的提高使種植面積和生產(chǎn)要素的投入得到了有效地控制, 出現(xiàn)了種植業(yè)所產(chǎn)生的溫室氣體排放增長(zhǎng)放緩現(xiàn)象。綜上所述, 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體總體呈上升趨勢(shì), 但環(huán)比增長(zhǎng)速度趨勢(shì)明顯下降, 表明新疆近年在節(jié)能減排方面取得了一定的成果, 但面對(duì)日益增長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量, 仍然需要繼續(xù)探尋低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的有效路徑。

圖1 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和環(huán)比增速

圖2 為2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度的變化趨勢(shì), 由2009 年的1.71 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元下降至2019 年的1.20 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 減少了29.82%, 年均增長(zhǎng)率為-3.17%, 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的持續(xù)上升是其強(qiáng)度逐年下降的主要驅(qū)動(dòng)力。

圖2 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)

3.2 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體空間差異分析

從圖3 可知, 伊犁哈薩克自治州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量最高, 為396.63 萬(wàn)t CO2-eq, 是排放量最低的克拉瑪依市的58 倍。以天山為界的南疆、北疆作為對(duì)比對(duì)象, 北疆自古氣候和經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件優(yōu)于南疆, 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量為1 139.34 萬(wàn)t CO2-eq, 南疆氣候干燥, 自然環(huán)境較為惡劣, 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量為1 005.90 萬(wàn)t CO2-eq, 為北疆的88.29%。以農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量作為指標(biāo), 可以直觀地展示新疆各地市州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量水平, 但新疆各地市州由于其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平不同, 以農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度為指標(biāo)能更客觀地衡量新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的空間差異（圖4）。按照農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度高低, 采用均值離差法將新疆14 個(gè)地市州分為3 類(lèi)：第一類(lèi)是低排放區(qū), 即排放強(qiáng)度＜0.53 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 新疆各地市州僅吐魯番市符合標(biāo)準(zhǔn), 排放強(qiáng)度為0.45萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元；第二類(lèi)是較低排放區(qū), 即排放強(qiáng)度在0.53 萬(wàn)～0.54 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 新疆無(wú)符合該排放區(qū)標(biāo)準(zhǔn)的地區(qū), 所屬低排放區(qū)和較低排放區(qū)的地市州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率較優(yōu), 其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式相較于其他城市所排放的溫室氣體量較少；第三類(lèi)是中排放區(qū), 即排放強(qiáng)度在0.54 萬(wàn)～1.07 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 該區(qū)排放囊括了大部分地市州, 中排放區(qū)一定程度上代表了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的平均水平, 在14 個(gè)地市州中, 符合中排放區(qū)標(biāo)準(zhǔn)的有阿克蘇地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州、博爾塔拉蒙古自治州、昌吉回族自治州、和田地區(qū)、喀什地區(qū)、克拉瑪依市、塔城地區(qū), 從分布情況來(lái)看, 南疆、北疆皆有分布；第四類(lèi)為較高排放區(qū), 即排放強(qiáng)度在1.07 萬(wàn)～1.61 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 屬于較高排放區(qū)的分別為哈密市、烏魯木齊市和伊犁哈薩克自治州, 排放強(qiáng)度分別為1.10 萬(wàn)、1.21 萬(wàn)、1.37萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 空間集聚特征明顯, 主要分布于新疆中部地區(qū)；第五類(lèi)為高排放區(qū), 即排放強(qiáng)度大于＞1.61 萬(wàn)t CO2-eq/萬(wàn)元, 該區(qū)代表了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度的最高水平, 阿勒泰地區(qū)、克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃萃瑢儆诟吲欧艆^(qū), 但二者農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量卻差異巨大, 較高排放區(qū)和高排放區(qū)的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度高于新疆整體平均排放強(qiáng)度, 相對(duì)來(lái)講兩區(qū)減排形勢(shì)嚴(yán)峻。伊犁哈薩克自治州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量在新疆各地市州中屬于最高水平, 但克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃蒉r(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量?jī)H占伊犁哈薩克自治州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量的22%, 可見(jiàn)克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃蒉r(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式較為粗獷。

圖3 2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量

圖4 2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放強(qiáng)度分區(qū)

總體來(lái)看, 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體區(qū)域排放差異明顯, 結(jié)合各地市州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放總量, 排放總量前四的分別是伊犁哈薩克自治州、喀什地區(qū)、阿克蘇地區(qū)和阿勒泰地區(qū), 其中, 伊犁哈薩克自治州和阿勒泰地區(qū)屬于較高排放區(qū)和高排放區(qū), 無(wú)論是排放總量和排放強(qiáng)度都位于新疆頭部, 減排壓力最大；而哈密地區(qū)雖然排放總量并不高, 但屬于較高排放區(qū), 反映了該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下的現(xiàn)狀, 減排壓力同樣不容小覷；僅吐魯番市符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較優(yōu)的低排放區(qū), 大部分地區(qū)排放強(qiáng)度高于或在平均線附近, 凸顯了新疆總體減排形勢(shì)的嚴(yán)峻。

3.3 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放脫鉤分析

根據(jù)公式（3）計(jì)算得到新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體脫鉤彈性系數(shù)和脫鉤狀態(tài), 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值呈持續(xù)上升趨勢(shì), 而與之相對(duì)應(yīng)的有強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、擴(kuò)張連接3 種脫鉤狀態(tài), 從表2 直觀來(lái)看, 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤為主。以2013—2014 年擴(kuò)張連接狀態(tài)為界, 可以分為2 個(gè)階段。

表2 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體脫鉤狀態(tài)

第一階段是2009—2014 年, 該階段呈現(xiàn)強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—擴(kuò)張連接的波動(dòng)變化趨勢(shì), 2009—2010年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量降幅0.013, 農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值呈正增長(zhǎng), 脫鉤系數(shù)為負(fù), 從而形成強(qiáng)脫鉤狀態(tài), 該階段是比較理想的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式；2010—2013 農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量和農(nóng)牧業(yè)總產(chǎn)值同時(shí)呈正增長(zhǎng), 但農(nóng)業(yè)源溫室氣體增速小于農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值增速, 形成弱脫鉤狀態(tài)；2013—2014 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量增速接近農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值增速, 彈性系數(shù)明顯增大, 脫鉤狀態(tài)為擴(kuò)張連接, 原因是支農(nóng)惠農(nóng)政策的支持, 反映了當(dāng)年農(nóng)業(yè)要素高投入的生產(chǎn)現(xiàn)狀。

第二階段是2014—2019 年, 該階段的特征是弱脫鉤狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定, 2014—2015 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體增速相較于上一年增速明顯下降, 彈性系數(shù)減小, 脫鉤狀態(tài)返回弱脫鉤；2015—2019 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量增速明顯放緩, 農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值增速穩(wěn)定, 脫鉤狀態(tài)為弱脫鉤, 但彈性系數(shù)有下降的趨勢(shì), 反映了新疆節(jié)能減排政策起到了一定的效果。

總體來(lái)看, 新疆2009—2019 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體與農(nóng)牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤為主, 支農(nóng)惠農(nóng)的政策支持與節(jié)能減排的戰(zhàn)略雙重驅(qū)動(dòng)反映了脫鉤狀態(tài)的波動(dòng)和彈性系數(shù)的下降, 但要達(dá)到理想的脫鉤狀態(tài)還有一定的距離。

3.4 農(nóng)業(yè)源溫室氣體影響因素分析

表3 是基于LMDI 模型對(duì)2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體影響因素的分析, 總體來(lái)看, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)為負(fù)值, 表明其對(duì)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放有抑制作用；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和農(nóng)業(yè)人口規(guī)模為正值, 表明其對(duì)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放具有推動(dòng)作用。結(jié)果表明, 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體影響因素綜合效應(yīng)于2014 年達(dá)到峰值, 為149.78 萬(wàn)t CO2-eq, 而后呈波動(dòng)下降, 與之前分析的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量變化趨勢(shì)基本一致。

表3 2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體影響因素分析（單位：萬(wàn)t CO2-eq）

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是減少農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的最重要因素, 2009—2019 年由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素而減少的溫室氣體排放量達(dá)828.81 萬(wàn)t CO2-eq, 主要?dú)w因于棉花密植栽培技術(shù)、農(nóng)膜覆蓋技術(shù)等農(nóng)業(yè)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和科學(xué)養(yǎng)殖體系的完善, 同等要素的投入使農(nóng)牧業(yè)產(chǎn)值逐年增長(zhǎng), 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率大幅度提高；農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)也是抑制農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的重要因素, 2011—2014 年農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素為正值, 2014 年后逐漸減小, 開(kāi)始轉(zhuǎn)為抑制作用, 并且下降趨勢(shì)明顯, 2009—2019 年因農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)減少的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量達(dá)24.14 萬(wàn)t CO2-eq, 由此表明, 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化對(duì)農(nóng)業(yè)源溫室氣體減排具有很大的潛力。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平是推動(dòng)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的最主要因素, 且大部分年份農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的推動(dòng)作用大于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的抑制作用, 近10 年因農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平所增加的溫室氣體排放量達(dá)1 004.11 萬(wàn)t CO2-eq, 其主要?dú)w因于新疆作為 “一帶一路” 的核心地帶以及中國(guó)重要的畜牧業(yè)生產(chǎn)基地, 且農(nóng)業(yè)在新疆經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要的地位, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展與農(nóng)民增收息息相關(guān), 可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平在推動(dòng)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的過(guò)程中仍占主導(dǎo)地位；農(nóng)業(yè)人口規(guī)模是推動(dòng)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的另一重要因素, 2009—2019 因農(nóng)業(yè)人口規(guī)模增加的溫室氣體排放量達(dá)382.46 萬(wàn)t CO2-eq。

3.5 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放預(yù)測(cè)與分析

從表4 可知, 在高情景下, 預(yù)測(cè)新疆2030、2050年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量為3 650.60 萬(wàn)、6 561.33萬(wàn)t CO2-eq, 與2019 年相比, 分別增長(zhǎng)了38.05%、148.13%；在中情景下, 2030、2050 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體 排 放 量 為3 147.92 萬(wàn)、4 321.84 萬(wàn)t CO2-eq, 與2019 年相比, 分別增長(zhǎng)了19.04%、63.44%；在低情景下, 2030、2050 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量為2 691.54萬(wàn)、2 779.50 萬(wàn)t CO2-eq, 與2019 年相比, 分別增長(zhǎng)了1.78%和5.11%。結(jié)果表明, 無(wú)論是高中低哪種情景下, 新疆2030 年和2050 年農(nóng)業(yè)源溫室氣體仍呈上升趨勢(shì), 且沒(méi)有達(dá)峰跡象, 這意味著新疆在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域減排壓力巨大, 應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況合理制定減排政策。

表4 2030 年和2050 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體預(yù)測(cè)值

4 小結(jié)與建議

本研究基于2009—2019 年新疆面板數(shù)據(jù), 選取《省級(jí)溫室氣體編制指南》推薦的方法估算了2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量, 基于此分析了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的時(shí)序特征和空間差異, 采用Tapio 脫鉤模型分析農(nóng)業(yè)源溫室氣體與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系, 進(jìn)一步利用LMDI 模型探討了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體的影響因素, 最后以中國(guó)碳達(dá)峰、碳中和整體目標(biāo)為邏輯, 運(yùn)用情景預(yù)測(cè)法估計(jì)了不同情景下2030 年和2050 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放情況。

1）根據(jù)《省級(jí)溫室氣體指南》標(biāo)準(zhǔn)測(cè)算2009—2019 新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量, 排放量總體呈上升趨勢(shì), 由2009 年的2 111 萬(wàn)t CO2-eq 上升至2019年的2 644 萬(wàn)t CO2-eq, 增長(zhǎng)了25.25%；增長(zhǎng)分為2009—2014 年的波動(dòng)上升階段和2014—2019 年的平穩(wěn)上升階段, 主導(dǎo)波動(dòng)上升階段的最主要排放源是農(nóng)用地氧化亞氮排放, 平穩(wěn)上升階段的最主要貢獻(xiàn)點(diǎn)是畜牧業(yè)迅速發(fā)展, 相比于波動(dòng)上升階段, 平穩(wěn)上升階段農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量增長(zhǎng)速度明顯放緩, 表明近年來(lái)新疆節(jié)能減排取得了一定成果, 但面對(duì)農(nóng)業(yè)源溫室氣體總體逐年上升的趨勢(shì), 仍需探尋低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的有效路徑。

2）從空間格局來(lái)看, 新疆14 個(gè)地市州農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放差異明顯, 伊犁哈薩克自治州排放量最高, 為396.63 萬(wàn)t CO2-eq, 為排放量最低的克拉瑪依市的58 倍, 采用均值離差法對(duì)新疆各地市州進(jìn)行分區(qū), 屬于低排放區(qū)的只有吐魯番市；中排放區(qū)包括阿克蘇地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州、博爾塔拉蒙古自治州、昌吉回族自治州、和田地區(qū)、喀什地區(qū)、克拉瑪依市、塔城地區(qū)；較高排放區(qū)和高排放區(qū)包括哈密市、烏魯木齊市、阿勒泰地區(qū)和伊犁哈薩克自治州, 其中, 伊犁哈薩克自治州和阿勒泰地區(qū)屬于 “雙高” 地區(qū)；新疆大部分地區(qū)排放強(qiáng)度處于高于或在平均線附近, 總體減排形勢(shì)嚴(yán)峻。

3）2009—2019 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)3 種類(lèi)型, 分別為強(qiáng)脫鉤、擴(kuò)張連接和弱脫鉤, 大部分年份以弱脫鉤為主, 以2013—2014 年擴(kuò)張連接為界, 脫鉤狀態(tài)歷經(jīng)波動(dòng)變化和相對(duì)平穩(wěn)2個(gè)發(fā)展階段, 支農(nóng)惠農(nóng)的政策支持與節(jié)能減排的戰(zhàn)略雙重驅(qū)動(dòng)反映了脫鉤狀態(tài)的波動(dòng)和彈性系數(shù)的下降, 但要達(dá)到理想的脫鉤狀態(tài)還有一定的距離。

4）抑制新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放的最主要因素是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率, 其次是農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)；推動(dòng)農(nóng)業(yè)源溫室氣體的最主要因素農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平, 其次是農(nóng)業(yè)人口規(guī)模；以2009—2019 為時(shí)間尺度, 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平大于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的總和, 也就意味著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平所推動(dòng)的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量大于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)所抑制的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量, 這也解釋了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量逐年增加的原因；綜上, 未來(lái)新疆在節(jié)能減排政策制定上的側(cè)重點(diǎn)應(yīng)充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)2 個(gè)因素的抑制作用, 以及合理規(guī)劃農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和農(nóng)業(yè)人口規(guī)模2 個(gè)因素的推動(dòng)作用。

5）通過(guò)情景預(yù)測(cè)法估算了新疆2030 年和2050年農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放情況, 結(jié)果表明, 無(wú)論在高、中、低任何一個(gè)情景下, 2030 年和2050 年新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放量沒(méi)有達(dá)峰跡象, 仍有持續(xù)上升的趨勢(shì)。

綜上, 新疆作為農(nóng)業(yè)大省, 農(nóng)業(yè)在整體國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位極為凸顯, 分析結(jié)果表明, 面對(duì)日益增長(zhǎng)的農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放, 新疆減排壓力巨大, 雖然近年來(lái)節(jié)能減排和低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展取得一定成效, 但要達(dá)到中國(guó)節(jié)能減排的整體目標(biāo)還有一定的距離, 仍需以問(wèn)題導(dǎo)向制定合理減排政策。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn), 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模因素的橫向疊加, 形成了新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體綜合效應(yīng)的縱向差異, 基于此, 可以作為探討新疆農(nóng)業(yè)源溫室氣體可靠的決策依據(jù)。因此, 結(jié)合研究結(jié)論和實(shí)際情況, 本研究認(rèn)為緩解農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放應(yīng)從以下幾個(gè)方面著手。制定合理的農(nóng)用地利用規(guī)劃, 發(fā)展土地集約經(jīng)營(yíng)模式以提高耕地質(zhì)量和利用效率, 以減少生產(chǎn)要素提高產(chǎn)值為導(dǎo)向, 加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入, 提升農(nóng)業(yè)科技水平, 同時(shí)注意兼顧新疆脆弱的自然環(huán)境；引導(dǎo)種植業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整, 合理規(guī)劃小麥、馬鈴薯等低排放作物以及棉花、玉米等高排放作物的耕種面積；建立科學(xué)養(yǎng)殖體系, 總結(jié)經(jīng)驗(yàn), 大力推廣先進(jìn)養(yǎng)殖技術(shù)以提高生產(chǎn)效率, 著力探索兼顧發(fā)展和效率的創(chuàng)新生產(chǎn)模式；優(yōu)化畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu), 適當(dāng)進(jìn)口豬牛羊等排放量大的牲畜種類(lèi)以代替本地養(yǎng)殖, 適當(dāng)調(diào)整高排放牲畜種類(lèi)養(yǎng)殖規(guī)模, 結(jié)合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)優(yōu)化動(dòng)物糞便管理方式；結(jié)合地市州實(shí)際情況細(xì)化減排方案, 排放強(qiáng)度高的地區(qū)應(yīng)借鑒排放強(qiáng)度較低地區(qū)的經(jīng)驗(yàn), 探尋適合當(dāng)?shù)厍闆r的低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑, 排放強(qiáng)度低的地區(qū)應(yīng)鞏固當(dāng)前減排成果, 創(chuàng)新推廣當(dāng)?shù)鼐G色農(nóng)業(yè)發(fā)展模式；出臺(tái)相關(guān)政策和法律依據(jù), 兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的平衡, 引入碳排放強(qiáng)度、脫鉤等相關(guān)指標(biāo)量化減排預(yù)期目標(biāo), 明確減排責(zé)任, 切實(shí)落實(shí)減排任務(wù)。